Pandas

Pandas es una popular biblioteca de análisis y manipulación de datos de código abierto para Python. Es utilizada principalmente por desarrolladores para tareas de análisis de datos, sobre todo en desarrollo web y seguridad informática. Está diseñada para que trabajar con datos estructurados y no estructurados sea más fácil e intuitivo.

Pandas se publicó por primera vez en 2008 y ahora es una de las bibliotecas más populares y utilizadas del lenguaje de programación Python. Incluye potentes estructuras de datos y proporciona potentes capacidades de manipulación de datos y funciones que lo hacen adecuado para muchas aplicaciones. Pandas se utiliza ampliamente para la preparación, limpieza, exploración, análisis y visualización de datos.

Las principales estructuras de datos son Series y DataFrame. Una Serie es una estructura de datos unidimensional, similar a una columna en una hoja de cálculo. Un DataFrame es una estructura de datos bidimensional etiquetada. Es similar a un libro de Excel. Pandas proporciona muchas funciones y métodos para manipular fácilmente estas estructuras de datos y realizar operaciones como filtrar, ordenar, agregar y unir.

Además, Pandas proporciona potentes funciones de trazado y visualización a través de la biblioteca matplotlib. Esto permite a los usuarios crear sofisticados gráficos y visualizaciones para ayudar a explorar y visualizar los datos.

Pandas se utiliza ampliamente en los campos del aprendizaje automático y la ciencia de datos. A menudo se utiliza para preparar datos para algoritmos de aprendizaje automático, así como para realizar análisis exploratorios de datos. Pandas también se puede utilizar para limpiar y preprocesar datos para modelos, visualizar datos, analizar tendencias y hacer predicciones.

En general, Pandas es una biblioteca potente y popular para el análisis y la manipulación de datos. Ofrece una interfaz intuitiva y potente que simplifica el proceso de manipulación y exploración de datos.